# Прогнозирование температуры звезды
Пришла задача от обсерватории «Небо на ладони»: придумать, как с помощью нейросети определять температуру на поверхности обнаруженных звёзд. Обычно для расчёта температуры учёные пользуются следующими методами:
- Закон смещения Вина.
- Закон Стефана-Больцмана.
- Спектральный анализ.
Каждый из них имеет плюсы и минусы. Обсерватория хочет внедрить технологии машинного обучения для предсказания температуры звёзд, надеясь, что этот метод будет наиболее точным и удобным.
В базе обсерватории есть характеристики уже изученных 240 звёзд.

# Характеристики
- Относительная светимость L/Lo — светимость звезды относительно Солнца.
- Относительный радиус R/Ro — радиус звезды относительно радиуса Солнца.
- Абсолютная звёздная величина Mv — физическая величина, характеризующая блеск звезды.
- Звёздный цвет (white, red, blue, yellow, yellow-orange и др.) — цвет звезды, который определяют на основе спектрального анализа.
- Тип звезды.
- Абсолютная температура T(K) — температура на поверхности звезды в Кельвинах.

В данном самостоятельном проекте необходимо разработать нейронную сеть, которая поможет предсказывать абсолютную температуру на поверхности звезды.
Требованием заказчика является точность модели, при которой метрика RMSE не должна превышать 4500.

# Структура проекта
## Шаг 1. Загрузка исходных данных из файла
Файл для изучения - "/datasets/6_class.csv"
## Шаг 2. Исследовательский анализ
Исследовательский анализ:
- Количественных данных.
- Категориальных данных.
Обязательно с использованием графического анализа.
Формулировка вывода.
## Шаг 3. Подготовка данных к построению модели
По результату исследовательского анализа внести корректировки, если они нужны. 
Формулировка вывода.
Если необходимо, ваполнить категоризацию исходных данных.
Подготовить обучающей и тестовой выборки.
Привести масштабирование количественных данных.
## Шаг 4. Построение простой модели нейронной сети — baseline
Создание класса для задания архитектуры нейронной сети.
### Разработка базовой нейронной сети:
- Выбор количества скрытых слоев и количества нейронов в них.
- Выбор функций активации в скрытых слоях и на выходном слое.
- Перебор нескольких комбинаций для выявление лучшего сетапа.
### Обучение нейронной сети:
- Создание функции для обучения нейронной сети.
- Обучение обучение модели.
- Построение график «Факт — Прогноз», где по горизонтальной оси будут отложены условные номера звёзд, а по вертикальной — температура в Кельвинах.
Формулировка вывода.
## Шаг 5. Улучшение сети
### Создание решения с перебором параметров нейросети:
- Список параметров для перебора должен включать как минимум «dropout» и «размер батча»
- Архитектуру нейронной сети: количество слоёв, нейронов, вид функции активации — оставить как в Baseline, чтобы сравнить результат
- Провести обучение нейронной сети.
- Вывести метрику RMSE и график «Факт — прогноз». Метрика RMSE не должна превышать 4500.
Формулировка вывода в виде таблицы или графика
## Шаг 6. Выводы по проекту
- Кратко описать результаты каждого типа модели.
- Написать выводы сравнения двух моделей.
